Croyances motivationnelles, habiletés numériques etstratégies dans l’apprentissage des mathématiquesen formation professionnelle
Bibliographic record
Abstract
L’objectif de cette étude est d’analyserempiriquement, dans un échantillon de 281 apprentis enformation professionnelle suivant des cours de mathématiques,les relations entre les habiletés dans le domaine duraisonnement numérique, les perceptions de soi et de latâche, les buts de compétence, ainsi que lesstratégies d’apprentissage. Des analyses de cheminementmontrent que les divers buts de compétence sont préditsde manière différentielle par les perceptions de soi etde la tâche. En outre, les buts de compétence exercent unrôle médiateur dans la relation entre les perceptions dela tâche et de soi et les stratégiesd’apprentissage. Finalement, l’instrumentalitéperçue et l’anxiété ont des effets directset indirects sur la mobilisation de stratégiesd’apprentissage. Les résultats sont discutésà la lumière des théories motivationnelles et del’apprentissage autorégulé ainsi que par lacomparaison avec d’autres études empiriques.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".